UdZ 2-2013

44 Unternehmen der Zukunft 2/2013 UdZ Informationsmanagement NRG4Cast: Real-Time Energy Management and Forecasting in Energy Distribution Networks Echtzeit-Prognosen und Trendanalysen des Energiebedarfs von ländlichen und städtischen Regionen für eine störungsfreie, effiziente und stabile Energieversorgung Projekttitel NRG4Cast Projekt-/ Forschungsträger Europäische Union Förderkennzeichen 600074 Projektpartner Envigence d.o.o.; CSI Piemonte; SingularLogic; JSI – Jozef Stefan Institute; CSI Piemonte; CRES - Centre for Renewable Energy Sources; NTUA – National Technical University of Athens; IREN Rinnovabili srl Ansprechpartner Dipl.-Wi.-Ing. Theo Lutz Internet www.nrg4cast.org Der Wandel von Energieversorgung und -nutzung führt zu Belastungen des Stromnetzes, für die es momentan keine zuverlässigen Vorhersagemethoden gibt. Die Vorhersage des Energieverbrauchs und der Einspeisung wird durch die Nutzung erneuerbarer Energienmit de- zentraler Energiegewinnung und -einspeisung und denAusbau der Elektromobilität erschwert. Hinzu kommen unerwartete regionale oder nationale Energiebedarfsspitzen, verursacht durch Privatpersonen (Wärme, Strom), Gewerbe, Industrie und Mobilität (Bahn, E-Fahrzeug). Hieraus resultieren Planungsunsicherheiten, welche zur Instabilität der Stromversorgung und des Stromnetzes führen. Dieser Problematik nimmt sich „NRG4Cast“ an. Im Projekt wird ein Echtzeit-Prognose-Algorithmus für den Energiebedarf der Verbraucher einer Region und die Verfügbarkeit von zusätzlichen Energiemengen entwickelt. „Energy-Forecast“ („NRG4Cast“) ist ein EU -gefördertes Projekt im Rahmen der Ausschreibung „ICT for energy-positive neighbour- hoods (EEB-ICT-2011.6.5)“ des siebten Rahmenprogramms der EU (engl. Seventh Framework Programme ). Das Projekt startete im Dezember 2012 und hat eine Laufzeit von 36 Monaten. Die aktuelle Debatte um das Stromnetz und den Netzausbau adressiert die Zukunftsfähigkeit der vorhandenen Infrastruktur. Die dezentrale Energieeinspeisung und die intelligentere Energie- nutzung stellen neue Anforderungen an die Übertragungstechnik. Eine signifikante Verbreitung von Elektrofahrzeugen im Personen- und Güterverkehr würde die aktuellen Schwierigkeiten verschärfen [1; 2; 3]. In der Folge könnten Engpässe und Überlastungen des Stromnetzes auftreten. Ziel des Projekts „NRG4Cast" ist die Analyse, Vorhersage und das Management der Energie- verteilung in Echtzeit für städtische und ländliche Regionen. Zu diesem Zweck wird ein Prognose- Tool entwickelt, das zu erwartende Störungen der Stromversorgung und erste Maßnahmen für eine störungsfreie, effiziente und stabile Energieversorgung aufzeigen soll. Der zu ent- wickelnde Algorithmus berücksichtigt dabei die Netztopologie, den aktuellen Energieverbrauch, die Vorprognose der Nachfrage in der Zukunft, die Umweltbedingungen (Wetter, Verkehr etc.) und die Energiepreise. Durch diese Prognose wird kurzfristig ein Frühwarnsystem für Netzausfälle und überlastungen geschaffen, langfristig wird eine Entscheidungsgrundlage für den Um- und Ausbau der Stromnetze bereitgestellt. Weiterhin wird ein Frühwarnsystem für Netzüberlastungen und -störungen geschaffen. Im Fokus stehen dabei städtische und ländliche Regionen ebenso wie verschiedene Formen der Energie (Strom, Wärme, Gas usw.). So soll ein Algorithmus erarbeitet werden, welcher aus Messdaten verschiedenster Sensoren und Systeme sowohl eine Echtzeit- Prognose des Energieverbrauchs erstellt als auch frühzeitig Trends erkennt (siehe Bild 1, S. 45) und somit den Netzbetreibern die Möglichkeit gibt, das Stromnetz durch vorausschauenden Ausbau zu stabilisieren und Energieengpässe oder -über- fluss zu vermeiden. Das Vorhaben wird im Projekt NRG4Cast in einem Konsortium, bestehend aus Instituten und Unternehmen aus den europä- ischen Ländern Slowenien, Italien, Griechenland und Deutschland umgesetzt. Hierzu werden zwei Pilotprojekte (Pilot-Cases) an unterschiedlichen Standorten initiiert und virtuell integriert. Pilot-Case 1: NTUA-Campus Im ersten Pilot-Case werden durch die Universität Athen und Singular Logic Stromverbrauchs- messgeräte (für Licht und Klimaanlagenbetrieb), Gasmengenmesser und Thermometer in 62 Gebäuden des NTUA(National Technical Uni- versity of Athens) -Campus in Athen installiert und so die Verbrauchsdaten für elektrische Energie, HeizungundKlimaanlage für großeTeiledesCampus gesammelt. Diese Daten werden durch Data- Mining-Techniken aufbereitet und demNRG4Cast- Algorithmus zur Verfügung gestellt. Aufgrund der Dimensionen des Energieverbrauchs von 16.000 MWh in Strom und 8.100 MWh in Gas kann dieser Campus als Fallbeispiel einer kleinen Stadt dienen. Pilot-Case 2: Das MFC-Szenario Der zweite Pilot-Casewird ein umfassendes Energie- bedarfsmodell einer Gemeinde simulieren. So installiert der Partner Envigence in der slowenischen Gemeinde Miren Kostanjevica ein Sensorsystem für Umwelteinflüsse. Das Sensorsystem ist an das Straßenbeleuchtungssystem gekoppelt. Dadurch werden meteorologische Daten wie Temperatur, Luftdruck und Luftfeuchtigkeit, Gaskonzentrationen von CO 2 , O 2 , CO, N 2 O, CH 4 und SO 2 , Lärmbelastung sowie der Nutzungsgrad der Straße durch Beschleunigungssensoren (über Vibrationen) und Bewegungsmelder erfasst. Die Straßen-